[发明专利]用于外观搜索的系统和方法

说明书

提供了一种外观搜索系统，包括被配置为捕获现场的视频的一个或多个摄像头，该视频具有对象的图像。该系统包括存储器和一个或多个处理器，该存储器包括计算机程序代码，其存储在存储器上并被配置为当由一个或多个处理器执行时使得一个或多个处理器执行方法。该方法包括识别对象的图像内的一个或多个对象。该方法还包括实现学习机，该学习机被配置为生成所识别的对象的签名并生成感兴趣对象的签名。该系统还包括网络，其被配置为将对象的图像从摄像头发送到一个或多个处理器。该方法还包括将所识别的对象的签名与感兴趣对象的签名进行比较，以生成所识别的对象的相似性得分，并且基于相似性得分发送用于在显示器上呈现对象的一个或多个图像的指令。

相关申请

本申请要求于2016年12月5日提交的美国临时专利申请No.62/430,292和2017年6月30日提交的美国临时专利申请No.62/527,894的权益，这两个专利申请均通过引用整体结合于此。

技术领域

本主题涉及视频监视，并且更具体地涉及识别视频监视系统的视频中的感兴趣的对象。

背景技术

计算机实现的视觉对象分类(也称为对象识别)涉及对由摄像头捕获的静止图像或运动视频中发现的现实对象的视觉表示的分类。通过执行视觉对象分类，在静止图像或运动视频中找到的每个视觉对象根据其类型(例如，人、车辆或动物)进行分类。

自动安全和监视系统通常使用视频摄像头或其他图像捕获设备或传感器来收集诸如视频或视频连续镜头的图像数据。在最简单的系统中，显示由图像数据表示的图像以供安全人员同时进行筛选和/或记录由图像数据表示的图像以供在发现安全漏洞之后查看。在那些系统中，检测和分类感兴趣的视觉对象的任务由人观察者执行。当系统本身能够部分或完全执行对象检测和分类时，会发生显着的进步。

在典型的监视系统中，人们可能对检测在环境中移动的诸如人、车辆、动物等的对象感兴趣。然而，如果例如儿童在大型购物中心丢失，则安全人员人工查看丢失的儿童的视频镜头可能非常耗时。计算机实现的在由摄像头捕获的图像数据表示的图像中检测对象可以显着地促进安全人员检查相关视频片段的任务，以便及时地找到丢失的儿童。

话虽如此，检测和识别对象以及哪些对象是相似的计算机实现的视频分析需要大量的计算资源，尤其是当期望的准确度增加时。如果可以分布处理以优化资源利用，则将有助于计算机实现。

发明内容

在本公开的第一方面，提供了一种外观搜索系统，其包括一个或多个被配置为捕获现场的视频的摄像头，该视频具有对象的图像。该系统包括一个或多个处理器和存储器，其包括计算机程序代码，所述计算机程序代码存储在存储器上并且被配置为在由一个或多个处理器执行时使得一个或多个处理器执行方法。该方法包括识别对象的图像内的一个或多个对象。该方法还包括实现学习机，该学习机被配置为生成所识别的对象的签名并生成感兴趣对象的签名。该系统还包括网络，该网络被配置为将对象的图像从摄像头发送到一个或多个处理器。该方法还包括将所识别的对象的签名与感兴趣对象的签名进行比较，以生成所识别的对象的相似性得分，并且基于相似性得分发送用于在显示器上呈现对象的一个或多个图像的指令。

该系统还可以包括存储系统，用于存储所识别的对象的所生成的签名和视频。

所实现的学习机可以是第二学习机，并且识别可以由一个或多个处理器实现的第一学习机执行。

第一和第二学习机可以包括神经网络。神经网络可以包括卷积神经网络。神经网络或卷积神经网络可以包括训练模型。

该系统还可以包括用于运行第一和第二学习机的一个或多个图形处理单元。

一个或多个摄像头还可以被配置为使用视频分析来捕获对象的图像。